Spécialisés dans un domaine de la médecine permettant d’établir des diagnostics à haut degré d’efficacité, les radiologues assument d’importantes responsabilités pendant l’exercice de leurs fonctions. Les outils optimisés par l’IA peuvent contribuer à simplifier les techniques de radiologie, à accélérer les workflows professionnels et à proposer un deuxième regard avec un biais moins important.
Les hôpitaux et les établissements médicaux doivent souvent partager et combiner leurs connaissances respectives afin de développer des algorithmes d'IA fiables. Cet impératif peut cependant s'avérer délicat puisque les données des patients doivent par nature rester confidentielles, c'est pourquoi il est essentiel d’entraîner ces algorithmes sans compromettre la confidentialité des données. Découvrez comment des workflows d’apprentissage fédéré peuvent être mis en œuvre au sein de différentes architectures distribuées.
NVIDIA et le King's College de Londres ont récemment mise en œuvre MONAi. Ce framework d’IA open-source basé sur PyTorch et optimisé par domaines pour l’imagerie médicale rassemble les meilleures pratiques de Deep Learning appliquées à la médecine.
Depuis 2016, la société Qure.AI a développé des outils d’IA pour détecter des signes de maladie à partir de scans pulmonaires. Lors de la propagation du COVID-19, les équipes de Qure.AI ont mis à jour leur solution pour répondre aux besoins urgents des cliniciens.
L’Inde compte plus de 25 % des cas de tuberculose sur les 10 millions recensés chaque année dans le monde. Pour aider les professionnels de la santé à mieux détecter cette maladie, DeepTek a développé un outil d’IA qui a déjà été utilisé sur plus de 70 000 scans thoraciques en Inde.
Grâce à l’intelligence artificielle, le centre d’analyse de neuroimagerie de Sydney (SNAC) a réussi à accélérer jusqu’à 15 fois ses procédures de segmentation d’images. L’extraction de données cérébrales complètes à partir d’images IRM, qui nécessitait auparavant de 20 à 30 minutes, peut désormais avoir lieu en moins de 3 minutes.
Parcourez les sessions d’imagerie médicale à la demande de la GTC 2020 afin de découvrir les innovations technologiques utilisées par les centres de recherche médicale et les développeurs du monde entier qui cherchent à appliquer des techniques d’IA avancées à leurs workflows d’imagerie médicale.
Découvrez comment les solutions XNAT et NVIDIA Clara™ Imaging ont permis de réduire les obstacles à l’adoption de l’IA en rationalisant la gestion de bout en bout du cycle de vie des données, des modèles d’IA et des workflows de déploiement.
Découvrez les avantages des applications d’IA pour l’imagerie médicale et les étapes nécessaires à leur intégration au sein de différentes plateformes en ligne. Apprenez également comment faire approuver votre algorithme d’IA.
Mettez en service des instruments médicaux et des workflows d’imagerie médicale optimisés par l’IA avec NVIDIA Clara Imaging. Les développeurs du monde entier peuvent utiliser des frameworks spécifiques à un domaine pour accélérer la création de leurs applications d’IA et les intégrer en toute fluidité à des workflows cliniques à haut degré d’évolutivité.
Qu’il s’agisse de configurer ou de gérer des périphériques Embedded à la périphérie des réseaux ou des infrastructures d’IA pour traiter des charges de calcul intensives, NVIDIA propose des solutions avancées pour le développement et le déploiement d’applications optimisées et évolutives, facilement applicables aux workflows d’imagerie médicale dans des domaines comme l’entraînement IA, la reconstruction d’images et le traitement d’images.
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